OpenAI、Anthropic 派駐 FDE，協助企業推動 AI 落地

（来源：AI信息Gap）

到了 2026 年的今天，企业 AI 这件事，正处在一个尴尬的阶段。

钱砸了这么多，热度也炒得这么高，可在科技行业以外，企业还看不到 AI 带来的财务回报。

这是华尔街私募巨头 Apollo 的首席经济学家 Torsten Slok 前几天给出的结论。

偏偏没过两天，Anthropic 就正式公开了招股书，其中披露了一个数字，「Claude 的存量客户，最近一个季度花的钱，差不多是去年同期的 9 倍。」

企业是真金白银花出去了，但回报在哪？模型本身可能没问题，卡住的是落地这一步。

正因为此，现在卖模型的 AI 公司，已经开始亲自往企业里安排驻场工程师了，也就是当前很火的 FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程师）。Anthropic 还拉上黑石、高盛等机构，联合创办了一家公司，专门帮企业把 Claude 用起来。

掏钱的投资方里，就有 Apollo 自己。

Slok 把标普 500 分成了两组公司，一组是谷歌、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉这七巨头，另一组是剩下的 493 家公司。

七巨头的人均营收，从 2023 年初的约 56 万美元，涨到了约 78 万美元；剩下那 493 家，从 2019 年到现在，一直在 50 万美元上下徘徊。

七巨头的利润率，从 2023 年的 14% 涨到了现在的 30%；那 493 家，十年来基本停留在 10% 左右。

也就是说，这波 AI，七巨头率先吃上了肉，剩下 493 家还在排队。

在 Slok 看来，主流大企业因为看不到回报，已经开始收紧 AI 方面的花销了。Token 支出在它们眼里，成了一笔拖累利润率的成本。

全球咨询巨头埃森哲，就是个现成的例子。

据报道，从 10 月 1 日起，埃森哲每月只给每个员工报销 29 美元的 Claude 费用，超出的部分，要记到具体项目或团队的预算上。而以前有的员工，一个月要花到 1000 美元。

把 AI 真正落地、用起来的公司，其实还只是少数。

这里 Slok 引用了企业支出管理平台 Ramp 的数据。在模型托管和推理服务上，99.5% 的钱来自花钱最多的那 10% 的公司。

企业天天在用 AI，账面上却看不到回报，类似的事其实早在一百多年前就发生过一次。

19 世纪末，工厂开始用上电。

早期的工厂，只是把蒸汽机拆下来，换上一台大电机。厂里还是一根总轴连着一堆皮带，带动全厂的机器一起转动，生产率几乎没有任何变化。

电机在工厂里的普及率过半，要等到 20 世纪 20 年代。

后来的工厂改为单层布局，按照物料流动的顺序布置生产线，每台机器都配备了自己的小电机，生产率这才有了真正的提高。

今天不少企业用 AI，就像是在给老工厂换电机，token 烧了一堆，业务流程基本没有改动。

回报终究会来，只是得先有人把工厂重新设计一遍。

有网友补刀，「科技巨头先把自己推倒重建了一遍，其他公司还在往 2015 年的老流程上硬塞一个聊天机器人。」

工厂得有人重新设计，企业的业务流程也一样。

于是，OpenAI 和 Anthropic 干脆自己派人进驻企业，这批员工名为前沿部署工程师（Forward Deployed Engineer，简称 FDE），也就是驻场工程师。

今年 5 月，OpenAI 专门成立了一家新公司 The OpenAI Deployment Company（简称 DeployCo），向合作企业派驻 FDE。他们直接就在客户的公司里办公，先和业务团队一起找出 AI 最能发挥作用的几个环节，再围绕这些环节重新设计流程。

OpenAI 还宣布要收购 AI 咨询公司 Tomoro。这笔收购能让 DeployCo 从开张第一天起，就拥有约 150 名 FDE 和部署专家。

这张得划一会儿

Anthropic 的 AI 应用团队里，也有 FDE，他们专注于按照客户自己的系统和流程量身定制方案。

同样在今年 5 月，Anthropic 找到黑石、高盛等机构，共同成立了一家企业 AI 服务公司，专门帮助中型企业把 Claude 集成到核心业务里。

7 月，这家企业 AI 服务公司以 Ode with Anthropic 的名字正式亮相。它瞄准的目标客户是社区银行、中型制造商、地区医院集团，这些企业都能从 AI 中受益，自己却没有人手搭建和运行前沿 AI 系统。

再翻看 Ode with Anthropic 的投资方名单，有一个熟悉的名字，Apollo。

这张得划一会儿

首席经济学家说科技行业以外还看不到 AI 的回报，他的东家却主动掏钱帮助企业把 AI 用起来。其实，企业买得到模型，缺的是能把模型应用到实际业务里的人。

想让 AI 真正带来回报，国内企业同样缺这样的人。

国内专门做企业级智能体的特赞科技，也有自己的前沿部署工程师。

「交付的是结果，不是工具。」

特赞的 GEA（企业级智能体系统，Generative Enterprise Agent）上线之前，这些工程师会和企业一起，结合企业自己的历史数据、品牌规范和业务规则，搭建专属的长程应用。评估效果时，特赞不数 AI 生成了多少份内容和报告，看的是转化率、成本这些实际业务结果有没有变化。

企业天天在用 AI，账面上却不见回报，多半就差在这两步上。

特赞企业级智能体系统 GEA，传送门 https://www.tezign.com · 这张得划一会儿

Slok 的数据没错，七巨头之外，AI 的回报暂时还没到账。

模型谁都买得到，能把它真正应用到业务里的人却不好找。所以，FDE 才成了当下最炙手可热的岗位。